数据包 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1v9M3jNdT4vwsqup9N0mGOA提取码:hs9c 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 1.     数据清洗说明: (1)      第一列是时间: (2)      第二列是卖出方: (3)      第三列是买入方: (4)      第四列是票的数量: (5)      第五列是金额. 卖出方,买入方一共三个角色,机场(C开头),代理人(O开头)和一般顾客(PAX) 2.     数据清洗

一.什么是Shuffle yarn-site.xml文件配置的时候有这个参数:yarn.nodemanage.aux-services:mapreduce_shuffle 因为mapreduce程序运行在nodemanager上,nodemanager运行mapreduce程序的方式就是shuffle. 1.首先,数据在HDFS上是以数据块的形式保存,默认大小128M. 2.数据块对应成数据切片送到Mapper.默认一个数据块对应一个数据切块. 3.Mapper阶段 4.Mapper处理完,写到

前言 上篇文章中讲到,在智能电网的控制与管理侧中,数据的分析和挖掘.可视化等工作属于核心环节.除此之外,二次侧中需要对数据进行采集,数据共享平台的搭建显然也涉及到数据的管理.那么在智能电网领域中,数据工程到底是如何实施的呢? 本文将以IBM的Itelligent Utility Network产品为例阐述智能电网中的数据工程,它是IBM声称传统电网向智能电网转变的整体方案(看过上篇文章的童鞋想必会清楚这样的说法是片面狭隘的,它只能算是智能电网中的数据工程). 另一方面,如今是一个数据爆炸的时代,

MapReduce 使用案例 MapReduce在面试过程中出现的频率还是挺高的,尤其是数据挖掘等岗位.通常面试官会出一个大数据题目,需要被试者根据题目设计基于MapReduce的算法来解答.我在一个大神的博客中找到相关的MapReduce使用案例,下面将链接分享出来.鉴于目前自身对MapReduce的理解不够深刻,暂时不做翻译. 下面是链接 https://highlyscalable.wordpress.com/2012/02/01/mapreduce-patterns/

批处理引擎MapReduce应用案例 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. MapReduce能够解决的问题有一个共同特点:任务可以被分解为多个子问题,且这些子问题相对独立,彼此之间不会有牵制,待并行处理完成这些子问题后,总的问题便被解决. 在实际应用中,这类问题非常庞大,谷歌在论文中提到一些MapReduce的典型应用,包括分布式grep,URL访问频率统计,Web链接图反转,倒排索引构建,分布式排序等,这些均为比较简单的应用.下面介绍一些比较复杂应用. 一.Top

1. 设计思路 去重,重点就是无论某个数据在文件中出现多少次,最后只是输出一次就可以. 根据这一点,我们联想到在reduce阶段数据输入形式是 <key, value list>,只要是key相同的,在shuffle阶段都会聚合在一起,所以只要在map阶段将要去重的数据作为key值就可以达到目的. 2. 具体实现 package moverepeat; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration

1 环境说明 注意:本实验是对前述实验的延续,如果直接点开始实验进入则需要按先前学习的方法启动hadoop 部署节点操作系统为CentOS,防火墙和SElinux禁用,创建了一个shiyanlou用户并在系统根目录下创建/app目录,用于存放 Hadoop等组件运行包.因为该目录用于安装hadoop等组件程序,用户对shiyanlou必须赋予rwx权限(一般做法是root用户在根目录下 创建/app目录,并修改该目录拥有者为shiyanlou(chown –R shiyanlou:shiyanl

引言: 我们知道:在MapReduce程序的Map阶段,需要有数据输入,而由于数据往往大小不规则,所以在数据输入Mapper之前,需要根据数据的特点和业务逻辑对数据进行格式化.这一步的格式化被称为:InputFormat. 而今天的主角是:   补充:在上一篇对于任务提交的源码分析中,指出了Map阶段开启多少个节点处理Map任务是由切片数决定的,而切片数和MapTask保持一致,也就是说,当MapTask为3时,那么在Map阶段,就会开启三个节点对三个切片做数据处理.这样听起来似乎是开启的节点越

转自 http://www.cnblogs.com/linjiqin/p/3147764.html 演示一个案例,需求如下:在Service组件中创建一个线程,该线程用来生产数值,每隔1秒数值自动加1,然后把更新后的数值在界面上实时显示. 步骤如下:1.新建一个android项目工程,取名为demo.2.新建一个Service类,用来实时生产数值,供界面实时显示. package com.ljq.activity;   import android.app.Service; import and

1. 实例描述 单表关联这个实例要求从给出的数据中寻找出所关心的数据,它是对原始数据所包含信息的挖掘. 实例中给出child-parent 表, 求出grandchild-grandparent表. 输入数据 file01: child parent Tom Lucy Tom Jack Jone Lucy Jone Jack Lucy Marry Lucy Ben Jack Alice Jack Jesse Terry Alice Terry Jesse Philip Terry Philip

1. 设计思路 在MapReduce过程中自带有排序,可以使用这个默认的排序达到我们的目的. MapReduce 是按照key值进行排序的,我们在Map过程中将读入的数据转化成IntWritable类型,然后作为Map的key值输出. Reduce 阶段拿到的就是按照key值排序好的<key,value list>,将key值输出,并根据value list 中元素的个数决定key的输出次数. 2. 实现 2.1 程序代码 package sort; import java.io.IOExce

对于不同文件里的数据,有时候有相应关系,须要进行连接(join),获得一个新的文件以便进行分析.比方有两个输入文件a.txt,b.txt,当中的数据格式分别例如以下 1 a 2 b 3 c 4 d 1 good 2 bad 3 ok 4 hello 须要将其连接成一个新的例如以下的文件: a good b bad c ok d hello 处理步骤能够分成两步: 1.map阶段,将两个输入文件里的数据进行打散,例如以下: 1 a 1 good 2 b 2 bad 3 c 3 ok 4 d 4 h

1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入如下所示: 1)file1: 2012-3-1 a 2012-3-2 b 2012-3-3 c 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 b 2012-3-7

1.新建工程 新建一个java web工程,新建一个Servlet文件 AServlet.java,用于返回get和post请求. public class AServlet extends HttpServlet { public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { System.out.println("Hello

查询数据: use ods;set /user.password=ODS-SH;select * from base_cdma_all limit 10; use tag_bonc;select * from dpi_http_userapp_statistics limit 100000;  #设置显示当前使用的数据库 set hive.cli.print.current.db=true; #设置不优先使用MapReduce set hive.exec.mode.local.auto=true

在进行流量排序之前,先要明白排序是发生在map阶段,排序之后(排序结束后map阶段才会显示100%完成)才会到reduce阶段(事实上reduce也会排序),.此外排序之前要已经完成了手机流量的统计工作,即把第一次mr的结果作为本次排序的输入.也就是说读取的数据格式为     手机号 上行流量 下行流量 总流量 1,map阶段,读取并封装流量信息,不同的是context.write()时key必须是封装的实体类,而不再是手机号 /** * 输入key 行号 * 输入value 流量信息 * 输出

先改pom.xml: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <

数据倾斜:由于数据分布不均匀,造成数据大量的集中到一点,造成数据热点.map /reduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完,此称之为数据倾斜. Hadoop计算框架的特性: 不怕数据大,怕数据倾斜: job数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查

今天有这样一个需求,点击六个大洲,出现对应的一些请求信息,展示在下面,请求请求过后,第二次点击就无需请求.如图所示:点击北美洲下面出现请求的一些数据 html代码结构: <div class="conSixmap"> <div class="name conmap01" data-name="beimeizhou"> <a href="javascript:void(0)">北美洲</

MR数据流向示意图 步骤 1 输入文件从HDFS流向Mapper节点.在一般情况下,map所需要的数据就存在本节点,这就是数据本地化计算的优势,但是往往集群中数据分布不均衡(1000台节点,数据冗余度是10,每个文件并不能均匀分布在每个节点上),而MR的计算槽位是均匀分布在节点上的(配置文件中指定的map和reduce数量),所以势必有些计算节点需要通过数据传输从别的节点获取计算数据. 步骤 2 Mapper输出到内存缓冲区.Mapper的计算结果并不是立即写入本地的文件系统,而是首先写入内存缓

declare v_XTXMBH number; v_ZJZJZJRQ varchar2(40); cursor c_job is SELECT XT.XTXMBH AS XTXMBH, QJ.ZJZJZJRQ AS ZJZJZJRQ FROM XTXMXX XT, QJGLXX_ZQL_MID QJ WHERE XT.XTXMBH = QJ.XTXMBH AND XT.XTXMCLRQ >= '20120630' AND (QJ.ZJQHZJRQ IS NULL OR QJ.ZJZJZJRQ